We are going to explain how join works in MR , we will focus on reduce side join and map side join. Reduce Side Join Assuming we have 2 datasets , one is user information(id, name...) , the other is comments made by users(user id, content, date...).…

Map Reduce Application(Partitioninig/Group data by a defined key) Assuming we want to group data by the year(2008 to 2016) of their [last access date time]. For each year, we use a reducer to collect them and output the data in this group/partition(y…

Top 10 IDs base on their value First , we need to set the reduce to 1. For each map task, it is not a good idea to output each key/value pair. Instead, we can just output the top 10 IDs based on their value. So, less data will be written to disk and…

张表,分别较data.txt和info.txt,字段之间以/t划分. data.txt内容如下: 201001    1003    abc 201002    1005    def 201003    1006    ghi 201004    1003    jkl 201005    1004    mno 201006    1005    pqr info.txt内容如下: 1003    kaka 1004    da 1005    jue 1006    zhao 期望输出结果…

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机…

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

对于 JOIN 操作: Map: 以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合 以 JOIN 之后所关心的列作为 Value,当有多个列时,Value 是这些列的组合.在 Value 中还会包含表的 Tag 信息,用于标明此 Value 对应于哪个表. 按照 Key 进行排序. Shuffle: 根据 Key 的值进行 Hash,并将 Key/Value 对按照 Hash 值推至不同对 Reduce 中. Reduce: Reducer 根据 Key 值进…

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任…

文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件…

关于reduce边join,其最重要的是使用MultipleInputs.addInputPath这个api对不同的表使用不同的Map,然后在每个Map里做一下该表的标识,最后到了Reduce端再根据标识区分对应的表! Reduce Side Join Example User and comment join In thisexample, we'll be using theusers and comments tables from the StackOverflow dataset. S…

Map --映射 Reduce -- 归纳 将大数据标准化的处理 Map 拆封任务,Reduce将结果合并 这样是不是能够将很多计算机组成一台超级计算机呢? 一些问题:如果任务本身就很复杂,那么拆解任务本身就是一个很打的难题. python 在2.6 的时候 增加了 map reduce函数 例如我们可以这样写 import urllib2 urls = [ 'https://www.baidu.com', 'http://www.douban.com' ] resurt = map(urlli…

在学习python的过程中,lambda的语法时常会使人感到困惑,lambda是什么,为什么要使用lambda,是不是必须使用lambda? 下面就上面的问题进行一下解答. 1.lambda是什么? 看个例子: 1 g = lambda x:x+1 看一下执行的结果: g(1) >>>2 g(2) >>>3 当然,你也可以这样使用: lambda x:x+1(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入…

1. 简单介绍 reduce side  join是全部join中用时最长的一种join,可是这样的方法可以适用内连接.left外连接.right外连接.full外连接和反连接等全部的join方式.reduce side  join不仅能够对小数据进行join,也能够对大数据进行join,可是大数据会占用大量的集群内部网络IO,由于全部数据终于要写入到reduce端进行join. 假设要做join的数据量很大的话.就不得不用reduce join了. 2. 适用场景 -join的两部分数据量很大…

Python的函数式编程 摘录: Python对函数式编程提供部分支持.由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言. 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri…

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor…

1.filter filter(function,sequence) 对sequence中的item依次执行function(item),将执行的结果为True(符合函数判断)的item组成一个list.string.tuple(根据sequence类型决定)返回. #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: filter.py @time: 2016/4/9 22:03 &quo…

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大…

python基础——map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v…

Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释: (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式…

[map/reduce of python] 参考: http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00141861202544241651579c69d4399a9aa135afef28c44000…

#paip.提升效率---filter map reduce 的java 函数式编程实现 ======================================================== #----------------------index索引------------------ ++函数式编程的好处儿以及缺点 ++actual code 实际代码如下 ---filter 实现... --- map 实现.. ---reduce ---调用 ##函数式编程的好处儿以及缺点 -…

看了下MapReduce的例子.再看了下Mapper和Reducer源码,理清了参数的意义,就o了. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> public class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> Map是打散过程,把输入的数据,拆分成若干的键值对.Reduce是重组的,根据前面的键值对,重组数据. 自己写Map/Reduce的话,理解了如何拆分数据.组装数据,理解了…

python内置函数map/reduce/filter 这三个函数用的顺手了,很cool. filter()函数:filter函数相当于过滤,调用一个bool_func(只返回bool类型数据的方法)来迭代遍历每个序列中的元素. 返回bool_func结果为true的元素的序列(注意弄清楚序列是什么意思)http://blog.csdn.net/bolike/article/details/19997465序列参考</a> 如果filter参数值为None,list参数中所有为假的元 素都将被…

Map/Reduce的类体系架构 Map/Reduce案例解析: 先以简单的WordCount例程, 来讲解如何去描述Map/Reduce任务. public static void main(String[] args) throws Exception { // *) 创建Configuration类, 用于获取Map/Reduce的执行环境 Configuration conf = new Configuration(); // *) 对命令行参数进行解析 String[] otherAr…

一.Partitioner介绍 Partitioner的作用是对Mapper产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个Reduce处理,它直接影响Reduce阶段的负载均衡(个人理解:就是按照Reduce的个数,将Mapper产生的中间结果按照关键字送给不同的Reduce,Reduce对相同关键字的数据进行处理). Partitioner在Map/Reduce中所处的位置,如下: 二.Partitioner的源代码解析 将相同关键字Key送到哪个Reduce上处理. public a…

参考python built-on function: http://docs.python.org/2.7/library/functions.html?highlight=map%20reduce map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, …